اولین نتایج بازشناسی دست نوشته های زبان فارسی میانه زرتشتی توسط روشهای بازشناسی آماری و عصبی با استفاده از ویژگیهای زرنیک و شبه زرنیک

در این مقاله برای اولین بار الگوریتمهای شناسایی آماری الگو و شبکه عصبی روی دست نوشته های باستانی فارسی میانه زردشتی پیاده سازی شده است. پس از حذف نویز و پردازشهای مقدماتی, گشتاورهای هندسی و متعاقب آن ویژگیهای زرنیکی و شبه زرنیکی محاسبه شده است. ویژگیهای زرنیکی و شبه زرنیکی با درجات مختلف جهت دسته بندی مورد آزمایش قرار گرفته است. روشهای دسته بندی نزدیکترین فاصله از میانگین k نزدیکترین همسایه KNN (K=1, 3, 5, 7) , پارزن (W=.08, .09, .1, .11) و شبکه عصبی جلوسو با یک لایه پنهان روی دست نوشته های فارسی میانه زردشتی اعمال شده است. بهترین دقت طبقه بندی روشهای آماری با روش کمترین فاصله از میانگین مقیاس شده با ماتریس کواریانس مرکب نمونه ها به میزان 97.14%و با ویژگی شبه زرنیک مرتبه چهارم حاصل شده است. بهترین دقت طبقه بندی شبکه عصبی با ویژگی شبه زرنیک مرتبه سوم و چهارم با 110 و 32 لایه پنهان 91.43 %و 85.71%میباشد.